【AIロボットカー Phase 1-1】🛰️CLAS検証編

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📡 みちびきCLAS検証記録

— D9XC × ZED-F9P 構成で差分補正の反映を確認 —

🌱 今回の目的

みちびき（QZSS）の L6＝CLAS補正 が、 本当に ZED-F9P の測位解へ反映されるのか？
推測ではなく、ログ（結果）で確認すること。

🛰 使用構成

  • L1/L2/L6対応アンテナ
  • PD-2/8-2S（分配器）
  • D9XC（L6補正受信専用）
  • ZED-F9P（測位演算）
  • PC（ログ監視）

✔ ネット補正なし
✔ 基地局なし
✔ L6のみ使用

🔧 各機器の役割

■ GNSSアンテナ（L1/L2/L6対応）

測位信号（L1/L2）と補正信号（L6）を同時に受信。

■ PD-2/8-2S（アンテナ分配器）

  • 1本のアンテナ信号を分岐
  • D9XCとF9Pが同じ空を見る
  • 補正と測位の前提条件を揃える

■ D9XC（NEO-D9C）

L6（CLAS）専用受信機。
位置は計算せず、補正データのみをF9Pへ供給。

■ ZED-F9P

GNSS測位を実行。
受信した補正を内部演算へ反映し、NAV-PVTで最終結果を出力。

🗺 【GNSS高精度測位（CLAS） 全体の流れ】

        GNSS衛星群（GPS / Galileo / QZSS 等）
                       │
                       │ L1 / L2（測位信号）
                       ▼
                みちびき（QZSS）
                       │
                       │ L6（CLAS補正データ）
                       ▼
        ┌────────────────────────┐
        │ GNSSアンテナ（L1/L2/L6対応） 　　　　　　　　　│
        └────────────────────────┘
                       │
                       ▼
        ┌────────────────────────┐
        │ PD-2/8-2S（アンテナ分配器）　　　　　　　　　  │
        └────────────────────────┘
                 │                                 │
                 ▼                                 ▼
        ┌────────────────┐      ┌────────────────┐
        │ D9XC（L6受信）                 │      │ ZED-F9P（測位） 　　　　　　　 │
        └────────────────┘      └────────────────┘
                 │                                              │
                 └──────────▶────────────┘
                                            ▼
                                         PC / Python

🧪 検証の流れ（3段階）


▶ 検証① 単独測位の基準確認

fixType=3（3D Fix）
gnssFixOk=1
diffSoln=0
hAcc ≒ 2.5m
衛星数 約25前後

🔎 各項目の意味

  • fixType=3 → 3D測位成立
  • gnssFixOk=1 → 測位結果は有効
  • diffSoln=0 → 差分補正未適用
  • hAcc ≒ 2.5m → 水平誤差の推定値
  • 衛星数 約25前後 → 受信環境は良好

▶ 検証② D9XC → F9Pへ補正データ流入確認

UART2 Δrx=70308
UART2 Δrx=65032

UART2へ大量データ流入確認。
この段階ではまだ補正は「流れているだけ」。


▶ 検証③ 補正反映の確認

diffSoln=0
      ↓
diffSoln=1

✔ 10分以上安定

✔ hAcc ≒ 0.57mへ改善


📏 hAccの意味

hAccは推定誤差値です。

  • 単独測位：約2.5m
  • 補正後：約0.57m

これは「実際に57cmしかズレない」という意味ではなく、
「誤差推定が約57cmレベルまで縮小した」という意味です。



📍 実測結果

固定点比較では、約50cm前後のずれを確認。

状態 推定精度 実測
単独測位 約2.5m 数mのずれ可能
補正後 約0.57m 約50cm前後

📝 今回言えること

  • 差分補正が測位解に反映（diffSoln=1）
  • hAcc改善
  • 実測 約50cm前後
  • CLAS運用経路と整合

❓ なぜ10cmにならない？

CLASはPPP系補正。

RTKのように即cm固定ではなく、
徐々に収束する方式。

今回の条件：

  • アンテナが低い

  • 地面反射あり

  • 人体が近い

  • 収束時間 約10分

→ 約0.5m台で安定。

🚗 これが何につながるのか

これは単なるCLAS検証ではありません。

現在取り組んでいるのはAIロボットカー。

  • GPS（位置）
  • IMU（姿勢）
  • カメラ＋AI（認識）

その基盤は、
衛星補正のみでどこまで安定できるか

まずはここから段階的に検証中です。

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